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胡浩，朱传全，王振北（安徽长城军工装备技术研究院有限公司；北京大翔航空科技有限公司）.无人智能集群硬件在回路仿真系统的设计与实现[J].兵器装备工程学报,2023,第A2期
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张楠，刘运奎，吴冠男，李林涛，熊国松，董玉立，李文武（重庆红宇精密工业集团有限公司）.浅析构建项目试验信息数字化方法[J].兵器装备工程学报,2023,第A2期
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梅远燃，尹彦东，陈炯，代辉，刘嘉，邱俊程，周建华（西南技术物理研究所）.机载光电平台减振系统研究综述[J].兵器装备工程学报,2023,第A2期
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刘润涛（彩虹无人机科技有限公司）.军用无人机作战应用模式及趋势综述[J].兵器装备工程学报,2023,第A2期
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谢宏，党峰，李云超，李璐（中国兵器工业试验测试研究院）.弹药安全性试验与评估技术研究进展综述[J].兵器装备工程学报,2023,第A2期
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付东宇，丰大军，句海洋，银皓，宋志明（华北计算机系统工程研究所）.体系效能评估研究进展及展望[J].兵器装备工程学报,2023,第A2期
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邹胜楠，甘小红，梁修玉，胡德强（淮南皖淮机电股份有限公司）.高速催泪喷射系统装药设计[J].兵器装备工程学报,2023,第A2期
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郭雷平，王珣，翟明辉，吴若仟，夏彬凯（中国兵器科学研究院；北方科技信息研究所）.美军“统一陆上作战”与“多域作战”作战概念与条令研究分析[J].兵器装备工程学报,2023,第A2期
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崔帆帆，袁晓静，邱贺方，朱昭禹，梁铭哲（火箭军工程大学）.基于Box-Cox和Informer的锂离子电池寿命预测[J].兵器装备工程学报,2023,第A2期
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王凤丹，陈世煜，孙浩，刘衎，何降润（中国兵器工业试验测试研究院）.钢筋混凝土靶标侵彻毁伤测试技术[J].兵器装备工程学报,2023,第A2期
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卢迪，赵忠文，张衷韬，王文卓（航天工程大学）.基于作战环的空间信息网络动态建模[J].兵器装备工程学报,2023,第A2期
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申晓敏，孙浩，陈亚奇，朱轶龙，罗文宏（中国兵器工业试验测试研究院）.高超声速火箭橇试验动力学参数测试方法[J].兵器装备工程学报,2023,第A2期
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王丁，龚丹，苏宏艺，夏文昊，沙瑞（军事科学院防化研究院；陆军装备部防化军代局驻重庆军代室）.无人机载辐射监测系统耐辐射加固问题研究[J].兵器装备工程学报,2023,第A2期
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崔旭，邓智昌，王文周，刘焱，陈佳利，武官帅（陆军装备部驻包头地区第一军事代表室；陆军装备部驻沈阳地区军事代表局）.基于蒙特卡洛方法的装备计数抽样检验方案设计[J].兵器装备工程学报,2023,第A2期
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彭宗尧，鄢青青，柳振民，田波（中国人民解放军63796部队）.基于遗传算法的弹道优化方法应用分析[J].兵器装备工程学报,2023,第A2期
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尚稚轩，李南南，朱磊（西安天力金属复合材料股份有限公司；国家地方联合层状金属复合材料工程研究中心）.空分设备冷箱用钢-铝接头性能分析[J].兵器装备工程学报,2023,第A2期
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王英霖，张振岭，陈雷，高亚军，丁朋飞（郑州机电工程研究所）.非致命防暴弹侵彻致伤效应数值模拟研究[J].兵器装备工程学报,2023,第A2期
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杨梦婷，赵晓尧（中北大学机电工程学院）.采用单片机的引信装定信息传输设计的仿真研究[J].兵器装备工程学报,2023,第A2期
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魏淋东，赵新文，夏文明（海军工程大学核科学技术学院）.海上核应急救援能力评估技术研究[J].兵器装备工程学报,2023,第A2期
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石宇，刘彦臣（中北大学机电工程学院）.储运发箱搬运机械臂设计及轨迹规划[J].兵器装备工程学报,2023,第A2期
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钱礼华，申晓敏，穆高超，罗文宏，缪海斌，马溯（中国兵器工业试验测试研究院）.卫星授时的靶场高精度测/锁时一体装置设计[J].兵器装备工程学报,2023,第A2期
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周学文，闫华东，陈诚，余远锋，韩广斌（中国兵器工业试验测试研究院）.火箭橇试验方法综述[J].兵器装备工程学报,2023,第A1期
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王瑶，马海强，张原，李梓正，陈麒杰（海军航空大学；32108部队）.复杂海战场运动目标检测方法研究[J].兵器装备工程学报,2023,第A1期
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解珍珍，张启洞，闫华东，陈诚，孙俊红（中国兵器工业试验测试研究院）.基于SPH方法的速度对火箭橇刨削的仿真分析[J].兵器装备工程学报,2023,第A1期
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贾成刚，王梅瑞，楚博策，马培博，齐忠杰，任智源（中国电子科技集团公司第五十四研究所；西安电子科技大学通信工程学院）.基于数据链的服务化高效协同作战网络[J].兵器装备工程学报,2023,第A1期
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凌山珊，崔爱莲，关士成，金毅，彭阳成（63853部队；63861部队）.基于双目视觉技术的立靶密集度测试方法研究[J].兵器装备工程学报,2023,第A1期
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熊宇鹏，陈志强，任高峰，张昕喆（郑州航空工业管理学院航空宇航学院）.电动手掷无人机起飞重量的估算方法研究[J].兵器装备工程学报,2023,第A1期
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崔立志，李俊（河南省煤矿装备智能检测与控制重点实验室；河南理工大学电气工程与自动化学院）.基于自注意力与多粒度卷积的文本识别方法[J].兵器装备工程学报,2023,第A1期
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